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我是一只鼠鼠捏
03-12 01:30
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福州外语外贸学院 投融资
发布于浙江
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有想来游戏的同学吗
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03-14 17:06
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门头沟学院 Java
小厂java 第二弹
纸质笔试题 java支持的基术数据型有哪些?什么是自动拆箱? Overload和 Override 的区别。Overload 方法是否可以改变返回值的类型? 创建线程有几种不同的方式?你一般使用一种?为什么? Java集合类框架的基本接口有哪些? 一个单例模式Singleton出来或冒泡排序 线程如何实现同步机制和线程通讯调度 在子类中覆盖父类的方法,如何处理父类方法声明的异常 mybatis "#" $ 什么区别 什么是Spring 的依赖注入?有哪些方法进行依赖注入 Spring Boot 的核心注解是哪个?它主要由哪几个注解组成的?Spring Boot 的配置文件...
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03-10 09:47
绥化学院 Java
同事只是同事,别深交
刚进入一个环境,很容易把那种“每天见面、一起吃饭”的关系,误认为是校园里的友谊。可能会忍不住吐槽另一个同事,或者聊一些对工作安排的真实不满。结果往往是你前脚刚说完,后脚就传遍了该传的人耳朵里。公司里的茶水间,没有秘密。 聊电影、聊球赛、聊周末去哪玩,都比聊人对人的评价安全得多。
刚工作的你,踩过哪些坑?
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03-14 09:54
科大讯飞_教育BG_后端开发(准入职员工)
以前问:面向对象编程,现在问:面向AI编程
秋招投了一圈后端岗,发现JD悄悄变了:以前要求精通Java,现在要求会用AI提效;以前问Redis数据结构,现在问怎么用AI写接口文档。岗位名字没变,但工作要求已经从会不会写代码,变成了会不会用AI写更好的代码。原来,AI时代最大的变化不是岗位没了,而是对合格程序员的定义,变了。#AI时代下,你的岗位要求有什么变化?#
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03-12 16:01
腾讯科技_算法工程师
腾讯游戏 - 多模态大模型与Agent算法工程师(27届校招实习生招聘-深圳)
【岗位职责】1. 多模态内容安全大模型研发• 负责游戏内文本、语音、图像、视频的多模态内容理解与风险识别模型(如辱骂、广告、不良信息)的算法设计与迭代。• 探索大模型(如视觉-语言模型、多模态预训练)在游戏内容安全场景的应用,提升复杂语义和上下文的理解能力。2. 安全Agent系统开发• 构建基于LLM/多模态大模型的智能对抗Agent,用于自动识别、处置和溯源游戏内违规内容与行为。• 开发Agent的决策、推理与自动化处置能力,优化安全运营效率。3. 数据与模型优化• 利用海量游戏内容数据(文本、语音、图像等)进行多模态数据清洗、分析与建模。• 针对游戏场景进行模型轻量化、部署优化与效果调优,平衡性能与实时性。4. 技术落地与业务协同• 与游戏产品、运营团队紧密合作,将算法能力嵌入实际安全防控体系(如实时审核、风险预警)。• 持续跟踪业界多模态、Agent技术进展,推动技术迭代与创新应用。【任职要求】• 学历专业:计算机、人工智能、电子工程等相关专业硕士及以上学历(实习岗为本科及以上在校生)。• 编程能力:熟练掌握Python,熟悉Linux开发环境,具备扎实的代码与数据处理能力(Shell/SQL等)。• 算法基础:熟悉深度学习、自然语言处理、计算机视觉或多模态学习的基础模型(如BERT、ViT、CLIP等)。• 经验优先:• 有大模型(LLM/VLM)训练、微调或部署经验,熟悉LangChain、AutoGen等Agent开发框架。• 有内容安全、风控、多模态理解等项目经验,或游戏行业相关背景。• 具备海外技术背景或外语能力者优先(适应国际化游戏内容审核)。• 软性素质:逻辑清晰、数据敏感、自驱力强,具备团队协作和业务落地思维。【业务场景】• 多模态辱骂识别:结合语音、文字、表情包识别玩家恶意行为(如《王者荣耀》《英雄联盟》场景)。• 跨模态广告引流检测:在游戏聊天、图像、视频中识别违规推广(如《和平精英》《火影忍者》手游)。• 智能安全Agent:构建自动巡逻Agent,实时发现并处置游戏内作弊、欺诈等复杂风险行为。【福利与资源】• 技术氛围:接触亿级日活游戏数据,参与行业前沿的多模态与Agent技术探索。• 游戏福利:皮肤/点券支持、内测资格、零食咖啡自由。• 团队支持:配备高性能GPU集群、丰富数据资源与业务场景。• 休闲彩蛋:王者/吃鸡内部车队助力上分,游戏周边福利不定期放送。【联系方式】有兴趣的同学把简历发送至 tinghuiliu@tencent.com
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03-16 17:07
门头沟学院 Java
MySQL数据库分表如何查询
ps:如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助,可以关注我,给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏;同时不要吝啬您的花花MySQL分表查询的核心原则:先定位分表,再执行查询,避免全量扫描所有分表,提升查询效率。分表分为水平分表和垂直分表,两者查询逻辑差异较大,以下分场景详细说明,搭配实操示例,覆盖常见查询需求。一、水平分表(最常用,按行拆分)水平分表是将同一表的不同行数据,拆分到多个结构完全相同的表中(如user_1、user_2、user_3),拆分依据通常是主键范围、哈希值、日期等。查询的关键是根据拆分规则,精准定位到目标分表,避免跨表冗余查询。1. 按拆分规则精准查询(单表查询,最优效率...
MySQL集群
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